Differences in the Tumor Microenvironment of EBV-Associated Gastric Cancers Revealed Using Single-Cell Transcriptome Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Epstein-Barr virus (EBV) is a gamma-herpesvirus associated with nearly 10% of gastric cancers (GCs). These EBV-associated GCs (EBVaGCs) are molecularly, histopathologically, and clinically distinct from EBV-negative GCs (EBVnGCs). While viral genes in EBVaGCs contribute to the carcinogenesis process, viral proteins also represent foreign antigens that could trigger enhanced immune responses compared to EBVnGCs. Despite prior investigations of the EBVaGC tumor microenvironment (TME), the cellular composition has not been thoroughly explored. In this study, cellular subpopulations overrepresented in EBVaGCs were identified and molecularly characterized. Genes consistently expressed across both bulk tumor and single-cell RNA sequencing data were highlighted, with the expression across the identified cellular subpopulations analyzed. As expected, based on existing histopathological analysis, EBVaGC is characterized by abundant lymphocytic infiltration of the stroma. Our molecular analysis identified three unique immune cell subpopulations in EBVaGC: T and B cells expressing high levels of proliferation markers and B cells expressing T cell features. The proliferating T cell cluster also expressed markers of follicular T helper cells. Overall, EBVaGC also exhibited unique features indicative of a higher inflammatory response. These substantial differences within the TME suggest that further detailed exploration of the cellular composition of EBVaGCs is needed, which may identify cellular subpopulations and phenotypes associated with patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».